La prévision des ressources en eau grâce à la modélisation hydrométéorologique
3.5 La chaîne de prévision saisonnière hydrologique : Hydro-SF
3.5.3 Evaluation de la chaîne Hydro-SF : les principaux résultats
− =
avec W, le contenu en eau du sol ; W , le contenu en eau du sol à la capacité au champ et fc
wilt
W , le contenu en eau du sol au point de flétrissement (cf. sec. 3.3.2. ISBA).
Plus l’indice SWI est proche de 1, plus le sol est saturé en eau. Au contraire, plus le SWI est proche de 0, plus le sol est sec. Il est ainsi calculé sur les 9892 mailles de 8km d’ISBA sur la totalité de la France métropolitaine (FIG. 3.18).
FIG. 3.18. Représentation spatiale des SWI en France au 1er Juillet 2012, utilisé dans le bulletin du suivi hydrologique nationale
3.5.3 Evaluation de la chaîne Hydro-SF : les principaux résultats
La faisabilité des prévisions saisonnières hydrologiques en France a été démontrée grâce au forçage du modèle hydrométéorologique SIM par les prévisions saisonnières du modèle de climat ARPEGE de Météo-France pour le trimestre du printemps (projet DEMETER, période 1971-2001) [Tanguy, 2008 ; Céron et al., 2010]. Les prévisions saisonnières atmosphériques
et hydrologiques ont alors été évaluées par rapport aux réanalyses SAFRAN et aux réanalyses SIM sur la même période.
Le forçage atmosphérique [Tanguy, 2008]
En France métropolitaine, pour l’évaluation des paramètres atmosphériques (températures et précipitations totales) pour le trimestre Mars-Avril-Mai, trois simulations ont été en fait réalisées. La première utilisait les paramètres de températures et de précipitations totales brutes interpolées sur les mailles ISBA, montrant un biais froid du modèle en température. La seconde simulation utilisait les anomalies interpolées sur les mailles ISBA, avec des précipitations totales mieux représentées. Enfin, la troisième utilisait les anomalies standardisées interpolées sur les mailles ISBA.
Il a ainsi été démontré que la troisième simulation avait un forçage atmosphérique plus proche des réanalyses SAFRAN et plus performante : les biais de température du modèle sont réduits, et la variabilité interannuelle des précipitations totales est meilleure malgré leur faible qualité avec des pluies surestimées et des précipitations neigeuses sous-estimées.
Les prévisions de températures sont meilleures que les prévisions de précipitations, et meilleures sur la totalité du trimestre que pour chaque mois. La faiblesse des prévisions de précipitations totales, a alors permis d’identifier deux pistes principales d’amélioration : augmenter le seuil de discrimination pluie/neige qui est de 0.5 °C, et utiliser une autre méthode de descente d’échelle spatiale plus complexe.
L’autre point restant à explorer, est de regarder l’impact des autres paramètres nécessaires à ISBA (vent, humidité, pression et rayonnements) en utilisant les prévisions de la saison du printemps et non plus leur simple climatologie SAFRAN.
Les indices d’humidité des sols (SWI) et les débits sur 4 bassins versants en France [Tanguy, 2008 ; Céron et al., 2010]
Les prévisions des SWI sur la totalité de la France et les débits de 4 bassins versants sont meilleures que les prévisions de températures et de précipitations totales, et elle sont aussi meilleures sur le trimestre Mars-Avril-Mai, que pour chaque mois. De plus, les débits des
bassins versants de montagne avec une couverture neigeuse importante sont mieux simulés que ceux de plaine.
Malgré la faible prévisibilité du forçage atmosphérique, les simulations hydrologiques montrent des résultats prometteurs (FIG. 3.19), laissant penser que la prévisibilité printanière du système hydrologique sur les quatre bassins versants étudiés provient essentiellement des conditions initiales du sol. Par ailleurs, la faiblesse des prévisions utilisant des relations pluies prévues/débits prévus (Céron et al. 2010) montrent l’intérêt d’utiliser une chaîne telle que la chaîne SIM pour réaliser ce type de prévisions.
FIG. 3.19. Série temporelle des débits trimestriels (m3/s) de l’Ariège à Foix avec : la référence constituée de la réanalyse SIM en bleu ; les 9 membres simulés en vert et la
3.6 Synthèse
L’eau fait partie du système climatique et est présente dans toutes ses différentes composantes, qui sont en fait les différents types de réservoirs en eau sur Terre. Les différents réservoirs communiquent entre eux par le cycle de l’eau à travers plusieurs processus à l’échelle du bassin versant : les précipitations, l’évaporation, l’infiltration de l’eau dans le sol, le ruissellement, les écoulements souterrains, la neige et les écoulements superficiels comme les rivières.
Les ressources en eau en France sont d’environ 170 milliards de mètres cube par an. Or, elles sont inégalement réparties dans l’espace et dans le temps, ce qui pose des problèmes de gestion pour l’alimentation en eau potable, l’irrigation et l’industrie, notamment dans le cadre de sècheresse.
Pour essayer d’aider les gestionnaires des ressources en eau, l’outil de modélisation est une solution.
Le modèle hydrologique permet ainsi de reproduire le cycle de l’eau et de prévoir les ressources en eau dans le futur.
Pour construire le modèle hydrologique, il est important de clairement identifier : son but d’utilisation, les données d’entrées du modèle qui constituent le forçage atmosphérique, les différents processus entrant en jeu, ainsi que l’échelle temporelle et spatiale associée. Plusieurs types de modèles sont donc classés en fonction de leur représentation des processus du cycle hydrologique, l’échelle spatiale et l’échelle temporelle.
Les chaînes de modélisation hydrométéorologique permettent de prévoir les variables hydrologiques (surtout les débits) de la courte à très longue échéance. Elles regroupent bien souvent plusieurs modèles : par exemple, elles peuvent utiliser des sorties de modèles atmosphériques pour forcer un modèle de transfert de surface couplé à un modèle hydrologique.
Dans le cadre de la prévision saisonnière hydrologique qui vise la gestion des ressources en eau, c’est la chaîne de modélisation hydrométéorologique SIM, validée
et opérationnelle depuis quelques années à Météo-France, qui permet de prévoir les débits et humidités des sols en France.
A l’échelle de la saison, nous avons vu que les sources principales de prévisibilité étaient le forçage atmosphérique (principalement les températures et les précipitations) et les surfaces continentales (humidité du sol, la couverture neigeuse et les nappes). Beaucoup d’études sur cette problématique ont été menées aux Etats-Unis mais très peu en Europe.
Pourtant, une fois les sources de prévisibilité du système hydrologique à l’échelle de la saison identifiées, il est plus facile de mettre en place un outil de modélisation. Plusieurs méthodologies sont possibles et similaires à la modélisation climatique à la même échéance : approche statistique et/ou dynamique et prise en compte des incertitudes grâce à la prévision d’ensembles et /ou de multi-modèle.
Aux moyennes latitudes, la prévisibilité du forçage atmosphérique étant limité à l’échelle de la saison, les pistes d’amélioration des prévisions saisonnières hydrologiques se tournent vers l’assimilation de données de surface (humidité des sols par exemple) et la meilleure représentation des processus dans les modèles, comme le cycle du carbone.
En France, la prévision saisonnière hydrologique commence à être développée. A Météo-France, une chaîne de prévision hydrométéorologique Hydro-SF a vu le jour en 2008. Sa faisabilité a été prouvée [Tanguy, 2008 ; Céron et al., 2010] pour la saison du printemps, grâce au forçage du modèle SIM par les simulations de températures et de précipitations totales du modèle ARPEGE du projet DEMETER [Palmer et al., 2004]. Cette chaîne a été en fait adaptée à l’échelle de la saison à partir du modèle de prévisions d’ensemble hydrologiques à moyenne échéance [Rousset-Regimbeau, 2007 : Thirel, 2009].
Ainsi, il a été mis en évidence que :
(i) les variables hydrologiques étaient mieux simulées que les variables atmosphériques, probablement grâce à l’évolution lente de l’humidité des sols et de la couverture neigeuse en France ;
(ii) les prévisions de températures étaient meilleures que les prévisions de précipitations, et meilleures sur la totalité du trimestre que pour chaque mois ;
(iii) la faiblesse des prévisions de précipitations totales, a alors permis d’identifier deux pistes principales d’amélioration : augmenter le seuil de discrimination pluie/neige qui est de 0.5 °C, et utiliser une autre méthode de descente d’échelle spatiale plus complexe.
Cependant, ce qui manque actuellement, en Europe et en France, ce sont des connaissances sur les sources de prévisibilité à l’échelle de la saison, à savoir : évaluer l’apport des prévisions saisonnières de climat, l’importance des conditions initiales du sol sur le système hydrologique, mais aussi une étude mensuelle des prévisions saisonnières hydrologiques.